## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Sistem Informasi Administrasi Forum Kesehatan Kelurahan (FKK) Berbasis Web Kelurahan Wonoplumbon
Yunus Anis, Eko Nur Wahyudi, Purwatiningtyas, Cici Suhartini Fakultas Vokasi , Program Studi Manajemen Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Email: 1* yunusanis@edu.unisbank.ac.id, 2 eko@edu.unisbank.ac.id, 3 purwati@edu.unisbank.ac.id,
4 cicisuhartini21@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yunusanis@edu.unisbank.ac.id
Abstrak − FKK merupakan bentuk partisipasi masyarakat dalam perencanaan, penetapan, dan pergerakan kegiatan serta monitoring dalam mengevaluasi proses kesehatan di tingkat kelurahan. Keaktifan FKK menjadi sebuah keberhasilan sebuah Kelurahan Siaga Aktif. FKK  terdiri  dari  Lurah,  puskesmas,  tokoh  masyarakat,  serta  kader  kesehatan.  FKK  yang  dapat  menjadikan  berbagai  kegiatan  di lingkungan  masyarakat  menjadi  berjalan  dalam  bidang  kesehatan,  baik  kerjasama,  perlindungan  kesehatan,  pemantauan  dan pengamatan, serta mamberikan biaya Bersama. FKK juga melaksanakan tatanan sesuai dengan potensi wilayahnya masing-masing. Tatanan  ini  dilaksanakan  berupa  kegiatan-kegiatan,  intervensi  dari  adanya  masalah  yang  ada  di  wilayah  itu  sendiri.  Terlihat  dari banyaknya tatanan dan kegiatan FKK yang membutuhkan       data-data dan informasi administrasi yang banyak sehingga dibutuhkan sistem  yang  dapat  membantu  pekerjaan  terkait  administrasi  FKK.  Dari  semula  yang  masih  dikelola  secara  manual  maka  dalam penelitian  ini  akan  dilakukan pengembangan  sistem  berbasis  web yang  bisa  membantu  pengelolaan  data  administratif  di  kelurahan Wonoplumbon.  Dengan  menggunakan  metode  waterfall  dan  bahasa  pemrograman  PHP,  CSS  dan  Framework  Bootstrap,  serta pengolahan  database  menggunakan  MySQL  diharapkan  system  ini  dapat berjalan dengan  baik  pada  website.  Melalui  metode  yang digunakan maka sistem akan dibangun mengikuti urutan proses mulai analisis, perancangan, implementasi, pengujian sistem hingga pemeliharaan.
Kata Kunci : FKK; Monitoring; Kesehatan; Puskesmas
Abstract −  FKK  is  a  form  of  community  participation  in  planning,  determining,  and  moving  activities  as  well  as  monitoring  in evaluating  health  processes  at  the  village  level.  The  activity  of  FKK  has  become  a  success  for  an  Active  Alert  Village.  The  FKK consists of the Lurah, puskesmas, community leaders, and health cadres. The FKK can make various activities in the community run in the health sector, both in cooperation, health protection, monitoring and observation, as well as providing joint costs. The FKK also implements arrangements according to the potential of their respective regions. This arrangement is carried out in the form of activities, interventions from problems that exist in the region itself. It can be seen from the many arrangements and activities of the  FKK that require a lot of administrative data and information so that a system is needed that can help work related to the administration of the FKK.  From  the  beginning,  which  is  still  managed  manually,  in  this  research,  a  web-based  system  will  be  developed  that  can  help manage administrative data in Wonoplumbon village. By using the waterfall method and the PHP programming language, CSS and Bootstrap Framework, as well as database processing using MySQL, it is hoped that this system can run well on the website. Through the method used, the system will be built following the sequence of processes from analysis, design, implementation, system testing to maintenance.
Keywords : FKK; Monitoring; Healt; Puskesmas

## 1. PENDAHULUAN
FKK  sebagai  bentuk  partisipasi  masyarakat  dalam  perencanaan,  penetapan,  dan  pergerakan  kegiatan  serta monitoring  mengevaluasi  proses  kesehatan  setingkat  kelurahan.  Keaktifan  FKK  menjadi  sebuah  keberhasilan  sebuah Kelurahan Siaga Aktif. FKK terdiri dari Lurah, puskesmas, tokoh masyarakat, serta kader kesehatan. FKK yang dapat menjadikan  berbagai  kegiatan  di  lingkungan  masyarakat  menjadi  berjalan  dalam  bidang  kesehatan,  baik  Kerjasama, perlindungan kesehatan, pemantauan dan pengamatan, serta mamberikan biaya Bersama [1].
Menurut Peraturan Bersama Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia Nomor 34 Tahun 2005 dan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 1138/MENKES/PB/VIII/2005 mengenai Pedoman Penyelenggaraan Kabupaten/Kota Sehat bisa didefinisikan dengan berbagai keadaan kabupaten/kota yang bersih, nyaman, aman dan sehat untuk dihuni penduduk, dengan  pencapaian  berbagai  susunan  yang  telah  tertata  penerapannya  dan  berbagai  kegiatan  yang  telah  disepakati Bersama baik pemerintah maupun masyarakat [2].
Peraturan Bersama dua Menteri tersebut  menyebutkan 9 tatanan  sehat dalam penyelenggaraan Kabupaten/Kota Sehat. Kemudian  pada  Workshop  Nasional  Kabupaten/Kota  Sehat  (KKS)  Regional  I  dan  II  Tahun  2020  pada  tanggal  8-9 September  2020  disosialisasikan  10  (sepuluh)  tatanan  sehat  baru  yang  direncanakan  menjadi  tatanan  Kabupaten/Kota Sehat ke depan, yaitu:
1. Tatanan Permukiman, Sarana dan Prasarana Umum
2. Tatanan Kehidupan Masyarakat Sehat yang Mandiri, Ketahanan Pangan dan Gizi
3. Tatanan Pasar
4. Tatanan Pendidikan
5. Tatanan Kehidupan Sosial yang Sehat dan Penanganan Bencana

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
6. Tatanan Transportasi dan Tertib Lalu Lintas Jalan
7. Tatanan Perkantoran, Perindustrian dan UMKM
8. Tatanan Pariwisata
9. Tatanan Rumah Ibadah
10. Tatanan Kabupaten/Kota Pintar (Smart City).
Dari semua tatanan  wajib di atas, FKK juga  melaksanakan tatanan sesuai dengan potensi  wilayahnya  masing-masing. Tatanan  ini  dilaksanakan  berupa  kegiatan-kegiatan,  intervensi  dari  adanya  masalah  yang  ada  di  wilayah  itu  sendiri. Terlihat  dari  banyaknya  tatanan  dan  kegiatan  FKK  yang  membutuhkan          data-data  dan  informasi  administrasi  yang banyak  sehingga  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  membantu  pekerjaan  terkait  administrasi  FKK.  Dalam  hal  ini  FKK menggunakan  sistem  administrasi,  yang  khusunya  pada  FKK  Kelurahan  Wonoplumbon  masih  menggunakan  sistem manual atau belum terkomputerisasi yang memperlambat memperoleh dan mengakses data maupun informasi dari hasil kegiatan  tersebut.  Sehingga  diperlukan  Sistem  Informasi  yang  terkomputerisasi  yang  berbasis  web  yang  bertujuan mempermudah para kader FKK dalam membuat administrasi.
Teknologi informasi di era saat ini dapat membuat orang yang tertarik untuk menciptakan hal-hal baru sehingga dapat lebih berguna di masa depan. Ada berbagai cara dan upaya yang dapat dilakukan untuk mencapai hal tersebut. Salah satu contoh  pemanfaatan  teknologi  saat  ini  adalah  komputer.  Komputer  bukan  lagi  sesuatu  yang  baru  bagi  pemakainya. Berbagai fungsi penggunaan  komputer dalam berbagai cara seperti  mengolah data,  melakukan perhitungan  matematis dan lain sebagainya. Penggunaan komputer tidak hanya sebatas untuk pengolahan data saja tetapi juga digunakan sebagai solusi dari permasalahan yang didapat seperti sistem informasi yang sangat berguna bagi kita [3].
Perkembangan teknologi sekarang ini menuntut perlunya menerapkan data  administrasi yang terkomputerisasi dengan menjadikan penyebaran informasi menjadi cepat dan akurat. Pengolahan Data merupakan bahan mentah untuk diolah, yang hasilnya  kemudian  menjadi informasi. Dengan kata lain, data  yang telah diperoleh  harus diukur dan dinilai baik buruknya, berguna atau tidak dalam hubungannya dengan tujuan yang akan dicapai [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi  terstruktur  dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [8]. Pada  dasarnya  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  manajemen terkomputerisasi  yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  bersifat  interaktif  dengan  pemakainya.  Sifat  interaktif  ini dimaksudkan  untuk  memudahkan  integrasi  antara  berbagai  komponen  dalam  proses  pengambilan  keputusan  seperti prosedur,  kebijakan,  teknis,  analisis,  serta  pengalaman  dan  wawasan  manajerial  guna  membentuk  suatu  kerangka keputusan yang bersifat fleksibel [8].

## 2.2 Combinative Distance-Based Assessment
Metode Combinative Distance-Based Assessment (Codas). Dalam metode ini, keinginan alternatif ditentukan dengan menggunakan  dua  ukuran.  Ukuran  utama  dan  utama  terkait  dengan  jarak  Euclidean  alternatif  dari  negatif-ideal. Menggunakan jenis jarak ini membutuhkan ruang indiferen 1^2-norma untuk kriteria. Ukuran sekunder adalah jarak Taksi yang terkait dengan ruang indiferen 1^1-norma. Jelas bahwa alternatif yang memiliki jarak lebih jauh dari solusi negatif- ideal lebih diinginkan. Dalam metode ini, jika kita memiliki dua alternatif yang tidak dapat dibandingkan menurut jarak Euclidean, maka jarak Taxicab digunakan sebagai ukuran sekunder. Meskipun ruang indiferen 1^1-norm lebih disukai dalam CODAS, dua jenis ruang indiferen dapat dipertimbangkan dalam prosesnya. Misalkan kita punya n alternatif dan m kriteria

## 2.3 Langkah Analisis
Adapun langkah-langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini adalah : Metode Combinative Distance-Based Assessment  (Codas) .  Dalam  metode  ini,  keinginan  alternatif  ditentukan  dengan  menggunakan  dua  ukuran.  Ukuran utama  dan  utama  terkait  dengan  jarak  Euclidean  alternatif  dari  negatif-ideal.  Menggunakan  jenis  jarak  ini membutuhkan ruang indiferen 1 2 -norma untuk kriteria. Ukuran sekunder adalah jarak Taksi yang terkait dengan ruang indiferen 1 1 -norma. Jelas bahwa alternatif yang memiliki jarak lebih jauh dari solusi negatif-ideal lebih diinginkan. Dalam metode ini, jika kita memiliki dua alternatif yang tidak dapat dibandingkan menurut jarak Euclidean, maka jarak Taxicab digunakan sebagai ukuran sekunder. Meskipun ruang  indiferen 1 1 -norm lebih disukai dalam  CODAS, dua

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
jenis  ruang  indiferen  dapat  dipertimbangkan  dalam  prosesnya.  Misalkan  kita  punya  ??  alternatif  dan  ??  kriteria. Langkah-langkah metode yang diusulkan disajikan sebagai berikut:
Langkah 1 . Buat matriks pengambilan keputusan ( X ), yang ditunjukkan sebagai berikut :
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑛𝑋𝑚 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 21 ⋮ 𝑥 𝑛1 𝑥 22 ⋮ 𝑥 𝑛2 … 𝑥 1𝑚 … ⋮ … 𝑥 2𝑚 ⋮ 𝑥 𝑛𝑚 ] , (1)
dimana 𝑥 𝑖𝑗 ( 𝑥 𝑖𝑗 ≥ 0) menunjukkan nilai kinerja alternatif ke-pada kriteria ke-( 𝑖∈ {1,2,…, 𝑛 } dan 𝑗∈ {1,2,…, 𝑚 }).
Langkah  2. Hitung  matriks  keputusan  yang  dinormalisasi.  Kami  menggunakan  normalisasi  linier  dari  nilai  kinerja sebagai berikut:
𝑛 𝑖𝑗 =
{ 𝑥𝑖𝑗 max  𝑥𝑖𝑗 𝑖 𝑖𝑓 𝑗  ∈ 𝑁 𝑏
min  𝑥𝑖𝑗
𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑖𝑓 𝑗  ∈ 𝑁 𝑐 (2)
dimana 𝑁 𝑏 dan 𝑁 𝑐 masing-masing mewakili himpunan kriteria manfaat dan biaya.
Langkah  3. Hitung  matriks  keputusan  ternormalisasi  tertimbang.  Nilai  kinerja  ternormalisasi  berbobot  dihitung sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑛 𝑖𝑗 (3)
di mana 𝑤 𝑗 (0 < 𝑤 𝑖𝑗 < 1) menunjukkan bobot kriteria ke-, dan ∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 1.
Langkah 4. Tentukan solusi negatif-ideal (titik) sebagai berikut:
ns = [𝑛𝑠 𝑗 ] 1𝑥𝑚 (4)
𝑛𝑠 𝑗 = min  𝑟 𝑖𝑗 𝑖 (5)
Langkah 5. Hitung jarak Euclidean dan Taksi alternatif dari solusi negatif-ideal, ditunjukkan sebagai berikut:
𝐸 𝑖 = √∑ (𝑟 𝑖𝑗 − 𝑛𝑠 𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (6)
𝑇 𝑖 = ∑ |𝑟 𝑖𝑗 − 𝑛𝑠 𝑗 𝑚 𝑗=1 | (7)
Langkah 6. Buat matriks penilaian relatif, yang ditunjukkan sebagai berikut:
Ra = [ ℎ 𝑖𝑘 ] 𝑛𝑥𝑛 (8)
ℎ 𝑖𝑘 = ( 𝐸 𝑖 - 𝐸 𝑘 ) + ( 𝜓 ( 𝐸 𝑖 - 𝐸 𝑘 ) x ( 𝑇 𝑖 - 𝑇 𝑘 )), (9)
di  mana 𝑘 ∈ {1,2,…, 𝑛 } dan 𝜓 menunjukkan  fungsi ambang untuk  mengenali persamaan jarak Euclidean dari dua alternatif, dan didefinisikan sebagai berikut:
𝜓 (x) = { 1 0 𝑖𝑓 𝑖𝑓 |𝑥| |𝑥| ≥ < 𝑟 𝑟 (10)
Dalam  fungsi  ini, 𝜏 adalah  parameter  threshold  yang  dapat  diatur  oleh  pengambil  keputusan.  Disarankan  untuk mengatur parameter ini pada nilai antara 0,01 dan 0,05. Jika selisih jarak Euclidean dari dua alternatif lebih kecil dari 𝜏 , kedua alternatif ini juga dibandingkan dengan jarak Taxicab. Dalam studi ini, kami menggunakan 𝜏 = 0,02 untuk perhitungannya.
Langkah 7. Hitung skor penilaian setiap alternatif, yang ditunjukkan sebagai berikut:
H 𝑖 = ∑ ℎ 𝑖𝑘 𝑛 𝑘=1 ,
(11)
Langkah  8. Beri  peringkat  alternatif  sesuai  dengan  nilai  penilaian  yang  menurun  skor  ( H 𝑖 ).  Alternatif  dengan H 𝑖 tertinggi adalah pilihan terbaik diantara alternative.x

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Untuk mendeskripsikan metode yang diusulkan, kami menggunakan situasi sederhana dengan tujuh alternatif dan dua kriteria. Misalkan nilai kinerja ternormalisasi tertimbang ( 𝑟 𝑖𝑗 ) telah dihitung. Nilai-nilai ini tidak berdimensi dan antara 0 dan 1. Gambar 1 menunjukkan posisi semua alternatif menurut nilai-nilai ini.
Seperti dapat dilihat pada gambar ini, 𝑛𝑠 = [0,1 0,1] adalah titik ideal negatif (penyelesaian). Jarak Euclidean alternatif dari titik ini adalah:
𝐸 1 = √(0.1 − 0.1) 2 + (0.3 − 0.1) 2 = 0.2 𝐸 2 √(0.5473 − 0.1) 2 +   (0.5 − 0.1) 2 =0.6 𝐸 3 √(0.2 − 0.1) 2 +   (0.1 − 0.1) 2 =0.1 𝐸 4 √(0.7 − 0.1) 2 +   (0.1 − 0.1) 2 =0.6 𝐸 5 √(0.4 − 0.1) 2 +   (0.2 − 0.1) 2 =0.3162
𝐸 6 √(1 − 0.1) 2 + (0.3 − 0.1) 2 =0.9220
𝐸 7 √(0.4 − 0.1) 2 +   (1 − 0.1) 2 =0.9487
Berdasarkan jarak-jarak ini, kita dapat mengatakan bahwa urutan alternatifnya adalah 𝐴 3 ≺ 𝐴 1 ≺ 𝐴 5 ≺𝐴 2 = 𝐴 4 ≺ 𝐴 6 ≺ 𝐴 7 .  Seperti  yang  dinyatakan  sebelumnya,  jarak  Euclidean  adalahukuran  untuk  membandingkan  alternatif  dalam ruang indiferen 𝑙 2 -norma. Di ruang ini kita tidak dapat menemukan perbedaan antara 𝐴 2 dan 𝐴 4 . Jadi jarak Taxicab, yaitu ukuran ruang indiferen 𝑙 1 -norma, digunakan dalam kasus ini. Jarak Taxicab 𝐴 2 dan 𝐴 4 dari titik negatif-ideal adalah:
𝑇 2 = |0.5473 − 0.1| + |0.5 − 0.1| = 0.8473
𝑇 4 = |0.7 − 0.1| + |0.1 − 0.1| = 0.6
Seperti yang dapat dilihat, 𝐴 2 memiliki jarak Taksi yang lebih besar dari titik ideal negatif. Fakta ini jelas menurut kurva  indiferen  yang  disajikan  pada  Gambar  1.  Oleh  karena  itu,  kita  dapat  mengatakan  bahwa 𝐴 2 lebih  diinginkan daripada 𝐴 4 , dan peringkat akhirnya adalah 𝐴 3 ≺ 𝐴 1 ≺ 𝐴 5 ≺ 𝐴 4 ≺𝐴 2 ≺𝐴 6 ≺𝐴 7 . [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Analisa
Analisa adalah kajian yang dilaksanakan terhadap sebuah permasalahan, guna meneliti struktur masalah tersebut secara  mendalam  dengan  cara  memecah  masalah  tersebut  menjadi  bagian-bagian  kecil  yang  lebih  mudah  dipelajari, kemudian  mempelajari bagian-bagian tersebut, lalu  mengambil kesimpulannya. Saat ini  Penilai Kinerja PNS/Kepala Sub Bag Kepegawaian di Kantor Camat Sei Kepayang  masih menggunakan cara manual dalam proses penilaian kinerja pegawai yaitu dengan menghitung skor setiap kriteria menggunakan Microsoft Excel. Proses penilaian secara manual ini  tidak  menutup  kemungkinan  akan  terjadinya  kesalahan  dalam  perhitungan  setiap  kriteria,  kesulitan  jika  ada kesalahan kapasitas atau jumlah informasi yang disampaikan sangat terbatas hingga tidak detail dan sering terjadi human error dalam penggunaan Microsoft Excel. Dalam proses ini tentu memakan waktu lama dalam proses perhitungannya. Untuk membantu pihak Penilai Kinerja PNS/Kepala Sub Bag Kepegawaian dalam proses pengambilan keputusan, maka diperlukan  suatu  aplikasi  berbasis  komputer  berupa  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  memberikan  output pedukung  terhadap  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan,  didalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  terdapat  metode Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) yang  bisa digunakan  untuk menyelesaikan penelitian ini.

## 3.2 Data Kriteria Penyeleksian
Data  kriteria  penyeleksian  adalah  data  penting  atau  elemen  penting  karena  merupakan  hal-hal  yang  akan  dinilai  pada penilaian kenerja Pegawai Negeri Sipil. Berikut kriteria-kriteria penyeleksian yang digunakan berdasarkan prioritas yang telah  dianalisa  terlebih  dahulu.  Kriteria  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  proses  penentuan  penilaian  kenerja Pegawai Negeri Sipil seperti yang dinputkan pada tabel 1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
No Alternatif Keterangan 1 A1 Masnizar Marpaung 2 A2 Dahniar Sinambela 3 A3 Khairul Anwar 4 A4 Vardy Meidianto 5 A5 Sukmawan Tabel 2. Tabel Kriteria. No Kriteria Keterangan 1 C1 Orientasi Pelayanan 2 C2 Integritas 3 C3 Komitmen 4 C4 Disiplin 5 C5 Kerjasama

## 3.3 Penerapan Metode Combinative  Distance-Based Assessment
Dalam kasus ini diterapkan metode Combinative  Distance-Based Assessment (Codas). dalam penilaian  kinerja Pegawai Negeri Sipil sehingga hasil yang diperoleh berupa perangkingan ada beberapa tahap dilakukan sebagai berikut :
1. Menentukan Alternatif dan Kriteria
Alternative dan  kriteria berdasarkan data  yang diperoleh  yang dijadikan acuan dalam  mengukur  kinerja  Pegawai Negeri Sipil.

## Tabel 3. Data Nilai Aternatif Untuk Setiap Kriteria
2. Matriks keputusan yang dibentuk dari tabel kecocokan adalah sebagai berikut:
𝑋𝑖𝑗 = [ 88 84 83 90 87 82 81 82 89 85
80 83 87 85 87 81 80 85 84 81
89 87 81 88 89]
Dimana:    Max ( 𝑋 ij) : C1 = 89, C2 = 87, C3 = 87, C4 = 90, C5 = 89
3. Menghitung normalisasi matriks keputusan. Untuk menentukan normalisasi keputusan sebagai berikut : Normalisasi matriks keputusan dengan menggunakan linear :
𝒏 𝒊𝒋 = { 𝒙𝒊𝒋 𝐦𝐚𝐱  𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒊𝒇 𝒋  ∈ 𝑵 𝒃
𝐦𝐢𝐧  𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒙𝒊𝒋 𝒊𝒇 𝒋  ∈ 𝑵 𝒄 Bobot Kriteria 0.26 0.17 0.14 0.24 0.19 Alternatif Orientasi Pelayanan Integritas Komitmen Disiplin Kerjasama A1 88 84 83 90 87 A2 82 81 82 89 85 A3 80 83 87 85 87 A4 81 80 85 84 81 A5 89 87 81 88 89

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
C1 = Orientasi Pelayanan
𝑛 11 = 88 89 = 0.99
𝑛 21 = 82 89 = 0.92
𝑛 31 = 80 89 = 0.90
𝑛 41 = 81 89 = 0.91
𝑛 51 = 89 89 = 1
C2 = Integritas
𝑛 12 = 84 87 = 0.97
𝑛 22 = 81 87 = 0.93
𝑛 32 = 83 87 = 0.95
𝑛 42 = 80 87 = 0.92
𝑛 52 = 87 87 = 1
C3 = Komitmen
𝑛 13 = 83 87 = 0.95
𝑛 23 = 82 87 = 0.94
𝑛 33 = 87 87 = 1
𝑛 43 = 85 87 = 0.98
𝑛 53 = 81 87 = 0.93
C4 = Disiplin
𝑛 14 = 90 90 = 1
𝑛 24 = 89 90 = 0.99
𝑛 34 = 85 90 = 0.94
𝑛 44 = 84 90 = 0.93
𝑛 54 = 88 90 = 0.98
C5 = Kerjasama
𝑛 15 = 87 89 = 0.98
𝑛 25 = 85 89 = 0.96
𝑛 35 = 87 89 = 0.98

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑛 45 = 81 89 = 0.91
𝑛 55 = 89 89 = 1
Tabel 4 . Hasil penormalisasian matriks. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.99 0.97 0.95 1 0.98 A2 0.92 0.93 0.94 0.99 0.96 A3 0.90 0.95 1 0.94 0.98 A4 0.91 0.92 0.98 0.93 0.91 A5 1 1 0.93 0.98 1 SUM 𝒏 𝒊𝒋 4.72 4.77 4.80 4.84 4.82 4. Menentukan jarak Euclidean dan Taxicab alternatif dari solusi negatif  ideal. Menghitung jarak Euclidean sebagai berukut :
𝑬 𝒊 = √∑ (𝒓 𝒊𝒋 − 𝒏𝒔 𝒋 ) 𝟐 𝒎 𝒋=𝟏 𝐸 1 = √ ∑ = (0.26 − 0.26) 2 + (0.16 − 0.17) 2 + (0.13 − 0.14) 2 + (0.24 − 0.24) 2 + (0.19 − 0.19) 2
= 0.0098
𝐸 2 = √ ∑ = (0.24 − 0.26) 2 + (0.16 − 0.17) 2 + (0.13 − 0.14) 2 + (0.24 − 0.24) 2 + (0.18 − 0.19) 2
= 0.0266
𝐸 3 = √ ∑ = (0.23 − 0.26) 2 + (0.16 − 0.17) 2 + (0.14 − 0.14) 2 + (0.23 − 0.24) 2 + (0.19 − 0.19) 2
= 0.0311
𝐸 4 = √ ∑ = (0.24 − 0.26) 2 + (0.16 − 0.17) 2 + (0.14 − 0.14) 2 + (0.22 − 0.24) 2 + (0.17 − 0.19) 2
= 0.0363
𝐸 5 = √ ∑ = (0.26 − 0.26) 2 + (0.17 ∗ 0.17) 2 + (0.13 − 0.14) 2 +
(0.24 − 0.24) 2 + (0.19 − 0.19) 2
= 0.0109
Menghitung jarak Taxicab sebagai berukut :
𝑻 𝒊 = ∑ |𝒓 𝒊𝒋 − 𝒏𝒔 𝒋 𝒎 𝒋=𝟏 |

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑇 1 = ∑ |0.26 − 0.26| + |0.16 − 0.17| + |0.13 − 0.14| + |0.24 − 0.24| + |0.19 − 0.19|
= 0.0185
𝑇 2 = ∑ |0.24 − 0.26| + |0.16 − 0.17| + |0.13 − 0.14| + |0.24 − 0.24| + |0.18 − 0.19| = -0.0511
𝑇 3 = ∑ |0.23 − 0.26| + |0.16 − 0.17| + |0.14 − 0.14| + |0.23 − 0.24| + |0.19 − 0.19| = -0.0527
𝑇 4 = ∑ |0.24 − 0.26| + |0.16 − 0.17| + |0.14 − 0.14| + |0.22 − 0.24| + |0.17 − 0.19|
= -0.0737
𝑇 5 = ∑ |0.26 − 0.26| + |0.17 − 0.17| + |0.13 − 0.14| + |0.24 − 0.24| + |0.19 − 0.19| = -0.0146
Tabel 5. Menentukan jarak Euclidean dan Taxicab alternatif dari solusi negatif ideal. Alternatif Kriteria Jarak Orientasi Pelayanan Integritas  Komitmen  Disiplin  Kerjasama Euclidean Taxicab A1 0.26 0.16 0.13 0.24 0.19 0.0098 0.0185 A2 0.24 0.16 0.13 0.24 0.18 0.0266 -0.0511 A3 0.23 0.16 0.14 0.23 0.19 0.0311 -0.0527 A4 0.24 0.16 0.14 0.22 0.17 0.0363 -0.0737 A5 0.26 0. 17 0.13 0.24 0.19 0.0109 -0.0146 Solusi negatif- ideal 0.23 0.16 0.13 0.22 0.17
5. Menghitung penilaian relatif dan hasil penilaian alternatif.
𝒉 𝒊𝒌 = ( 𝑬 𝒊 - 𝑬 𝒌 ) + ( 𝜓 ( 𝑬 𝒊 - 𝑬 𝒌 ) x ( 𝑻 𝒊 - 𝑻 𝒌 ))
ℎ 11 =  (0.0098 – 0.0098) + (0.2 (0.0098 – 0.0098) * (0.0185 – 0.0185))
= 0.0000 + 0.0000 = 0
ℎ 12 =  (0.0098 – 0.0266) + (0.2 (0.0098 – 0.0266) * (0.0185 – - 0.0511))
= -0.0168 + 0.0696
= 0.0528
ℎ 13 =  (0.0098 – 0.0311) + (0.2 (0.0098 – 0.0311) * (0.0185 – - 0.0527))
= -0.0213 + 0.0712
= 0.0499
ℎ 14 =  (0.0098 – 0.0363) + (0.2 (0.0098 – 0.0363) * (0.0185 – - 0.0737))
= -0.0265 + 0.0922
= 0.0657
ℎ 15 =  (0.0098 – 0.0109) + (0.2 (0.0098 – 0.0109) * (0.0185 – - 0.0146))
= -0.0011 + 0.0331 = 0.0320
ℎ 21 =  (0.0266 – 0.0098) + (0.2 (0.0266 – 0.0098) * (- 0.0511 – 0.0185))

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= 0.0168 + -0.0696
= - 0.0528
ℎ 22 =  (0.0266 – 0.0266) + (0.2 (0.0266 – 0.0266) * (- 0.0511 – - 0.0511))
= 0.0000 + 0.0000
= 0
ℎ 23 =  (0.0266 – 0.0311) + (0.2 (0.0266 – 0.0311) * (- 0.0511 – - 0.0527))
= -0.0045 + 0.0016 = - 0.0029
ℎ 24 =  (0.0266 – 0.0363) + (0.2 (0.0266 – 0.0363) * (- 0.0511 – - 0.0737))
= -0.0096 + 0.0226
= 0.0130
ℎ 25 =  (0.0266 – 0.0109) + (0.2 (0.0266 – 0.0109) * (- 0.0511 – - 0.0146))
= 0.0157 + -0.0365 = - 0.0208
ℎ 31 =  (0.0311 – 0.0098) + (0.2 (0.0311 – 0.0098) * (- 0.0527 – 0.0185))
= 0.0213 + -0.0712 = - 0.0499
ℎ 32 =  (0.0311 – 0.0266) + (0.2 (0.0311 – 0.0266) * (- 0.0527 – - 0.0511))
= 0.0045 + -0.0016 = 0.0029
ℎ 33 =  (0.0311 – 0.0311) + (0.2 (0.0311 – 0.0311) * (- 0.0527 – - 0.0527))
= 0.0000 + 0.0000
= 0
ℎ 34 =  (0.0311 – 0.0363) + (0.2 (0.0311 – 0.0363) * (- 0.0527 – - 0.0737))
= -0.0051 +  0.0210 = 0.0159
ℎ 35 =  (0.0311 – 0.0109) + (0.2 (0.0311 – 0.0109) * (- 0.0527 – - 0.0146))
= 0.0202 + -0.0381 = - 0.0179
ℎ 41 =  (0.0363 – 0.0098) + (0.2 (0.0363 – 0.0098) * (- 0.0737 – 0.0185))
= 0.0265 + -0.0922 = - 0.0657
ℎ 42 =  (0.0363 – 0.0266) + (0.2 (0.0363 – 0.0266) * (- 0.0737 – - 0.0511))
= 0.0096 + -0.0226 = - 0.0130

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
ℎ 43 =  (0.0363 – 0.0311) + (0.2 (0.0363 – 0.0311) * (- 0.0737 – - 0.0527))
= 0.0051 + -0.0210 = - 0.0159
ℎ 44 =  (0.0363 – 0.0363) + (0.2 (0.0363 – 0.0363) * (- 0.0737 – - 0.0737))
= 0.0000 + 0.0000
= 0
ℎ 45 =  (0.0363 – 0.0109) + (0.2 (0.0363 – 0.0109) * (- 0.0737 – - 0.0146))
= 0.0254 + -0.0591 = - 0.0337
ℎ 51 =  (0.0109 – 0.0098) + (0.2 (0.0109 – 0.0098) * (- 0.0146 – 0.0185))
= 0.0011 + -0.0331 = - 0.0320
ℎ 52 =  (0.0109 – 0.0266) + (0.2 (0.0109 – 0.0266) * (- 0.0146 – - 0.0511))
= -0.0157 + 0.0365 = 0.0208
ℎ 53 =  (0.0109 – 0.0311) + (0.2 (0.0109 – 0.0311) * (- 0.0146 – - 0.0527))
= -0.0202 + 0.0381 = 0.0179
ℎ 54 =  (0.0109 – 0.0363) + (0.2 (0.0109 – 0.0363) * (- 0.0146 – - 0.0737))
= -0.0254 + 0.0591 = 0.0337
ℎ 55 =  (0.0109 – 0.0109) + (0.2 (0.0109 – 0.0109) * (- 0.0146 – - 0.0146))
= 0.0000 + 0.0000
= 0
Tabel 6. Penilaian relatif dan hasil penilaian alternatif.
A1 A2 A3 A4 A5
H A1 0 - 0.0528  - 0.0499  - 0.0657  - 0.0320 - 0.2004 A2 0.0528 0 0.0029 - 0.0130 0.0208 0.0635 A3 0.0499  - 0.0029 0 - 0.0159 0.0179 0.0490 A4 0.0657 0.0130 0.0159 0 0.0337 0.1283 A5 0.0320  - 0.0208  - 0.0179  - 0.0337 0 - 0.0404
Menurut  hasil  penilaian,  peringkat  alternatif  adalah A5 ≺ A1 ≺ A3 ≺ A2 ≺ A4. Oleh  karena  itu, A4 (Vardy Meidianto)  adalah  Pegawai  Negeri  Sipil  terbaik  di  Kantor  Camat  Sei  Kepayang  sehubungan  dengan  penilaian metode Combinative  Distance-Based Assessment (Codas) .

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 206 -216 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 338 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Berlandaskan hasil penelitian yang penulis lakukan mengenai sistem pendukung keputusan penilaian kinerja pegawai negeri  sipil    menggunakan  metode  Combinative  Distance-Based  Assessment  di  Kantor    Camat  Sei  Kepayang, berdasarkan penilaian kriteria setiap kinerja pegawai negeri sipil, penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Prosedur  pengambilan  keputusan  yang  penulis  rangkum  dalam  penilaian  kinerja  Pegawai  Negeri  Sipil berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak Kantor Camat Sei Kepayang.
2. Penerapan  Metode  Combinative    Distance-Based    Assessment  (CODAS)  digunakan  untuk  pengambilan keputusan dalam penilaian kinerja Pegawai Negeri Sipil di Kantor Camat Sei Kepayang sehingga mendapatkan hasil yang diinginkan.
Sistem pendukung  keputusan  penilaian  kinerja pegawai  negeri sipil  menggunakan  metode Combinative  Distance- Based  Assessment (CODAS) dirancang dengan menggunakan bahasa pemograman Visual Basic 2008, dan Microsoft access 2010 sebagai database.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] J.  A.  Mehdi  KESHAVARZ  GHORABAEE,  Edmundas  Kazimieras  ZAVADSKAS,  Zenonas  TURSKIS,  “A  NEW COMBINATIVE  DISTANCE-BASED  ASSESSMENT  (CODAS)  METHOD  FOR  MULTI-CRITERIA  DECISION- MAKING,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res., vol. 50, no. 1, pp. 39–68, 2016.
[2] A. G. S. Badi, Ibrahim Ahmed, Ali M. Abdulshahed, “SUPPLIER SELECTION USING COMBINATIVE DISTANCE- BASED ASSESSMENT (CODAS) METHOD FOR MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING,” SSRN Electron. J., pp. 27–37, 2018, doi: 10.2139/ssrn.3177276.
[3] I.  A.  Badi,  A.  M.  Abdulshahed,  and  A.  G.  Shetwan,  “A  CASE  STUDY  OF  SUPPLIER  SELECTION  FOR  A STEELMAKING  COMPANY  IN  LIBYA  BY  USING  THE  COMBINATIVE  DISTANCE-BASED  ASSESSMENT (CODAS) MODEL,” Decis. Mak. Appl. Manag. Eng., vol. 1, no. 1, pp. 01–12, 2018, doi: 10.31181/dmame180101b.
[4] H. T. SIHOTANG, “Sistem Informasi Pengagendaan Surat Berbasis Web Pada Pengadilan Tinggi Medan,” vol. 3, no. 1, pp. 6–9, 2019, doi: 10.31227/osf.io/bhj5q.
[5] . I. N. A. A. D., . I. M. A. W. S. K. . M. C., and . D. D. G. H. D. S. K. . M., “Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Hotel Di Kecamatan Buleleng Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp) Dan Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis),” Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, p. 10, 2018, doi: 10.23887/karmapati.v7i1.13590.
[6] A. Herliana and P. M. Rasyid, “Sistem Informasi Monitoring Pengembangan Software Pada Tahap,” J. Inform., no. 1, pp. 41–50, 2016.
[7] Abdullah, “Rancang Bangun Sistem Informasi,” Romney dan Steinbart, no. tahun 2016, pp. 7–25, 2015.
[8] B.  ARIFIN,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  REKOMENDASI  PEMILIHAN  MOBIL  BEKAS  DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” Ekp, vol. 13, no. 3, pp. 1576–1580, 2015.
[9] B. A. B. Ii, “Suharnan.2005. psikologi kognitif . edisi revisi Surabaya:Srikandi Ghalia.hlm.194 11,” pp. 11–44.
[10] H.  Z.  LUTFIANA,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENGUJIAN  KENDARAAN  BERMOTOR  DENGAN METODE  FUZZY  MULTI  ATTRIBUTE  DECISION  MAKING  MODEL  YAGER  (STUDI  KASUS: DISHUBKOMINFO  KABUPATEN  BREBES),”  IOSR  J.  Econ.  Financ.,  vol.  3,  no.  1,  p.  56,  2016,  doi: https://doi.org/10.3929/ethz-b-000238666.
[11] D. Lianto, “Penilaian kinerja keuangan perusahaan menggunakan analisis du pont,” Jibeka, vol. 7, no. 3, pp. 25–31, 2013.
[12] M.  Hardianti,  R.  Hidayatullah,  F. Pratiwi,  and  A.  Hadiansa,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Penilaian  Kinerja Pegawai Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp),”  I  N  F  O  R  M  a  T  I  K  a,  vol.  9, no.  2,  p.  70,  2017, doi: 10.36723/juri.v9i2.107.
[13] Suprananto,  “Penilaian  (Assessment)  dalam  Pembelajaran,”  Penilai.  Pendidik.,  pp.  9–39,  2012,  [Online].  Available: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwit6_LVlN7r AhXS63MBHSu2C3AQFjAKegQIBRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.slideshare.net%2Fmulyatirahman%2Ftugas- evaluasi-kelompok-sertifikasi-uny&usg=AOvVaw00v5m0tF4A1e7sFsfpNjX8.
[14] A. Entedaim, “Analisis Kinerja Pada Kantor Camat Banawa Kabupaten Donggala (Studi Pelayanan E-Ktp),” Katalogis, vol. 4, no. 11, pp. 47–54, 2016.
[15] Dirk  Malaga  Kusuma,  “Kinerja  Pegawai  Negeri  Sipil  (Pns)  Di  Kantor  Badan  Kepegawaian  Daerah  Kabupaten  Kutai Timur,” eJournal Adm. Negara, pp. 1388–1400, 2013, [Online]. Available: ejournal.ip.fisip-unmul.org.
[16] M Teguh Prihandoyo, “Unified Modeling Language (UML) Model  Untuk Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 3, no. 1, pp. 126–129, 2018.
[17] Asep Ramdhani M, “Mengenal Microsoft Visual Basic 2008,” pp. 1–10, 2008.